1、探索建筑智能:从材料到人机协作的创新之旅

探索建筑智能:从材料到人机协作的创新之旅

建筑智能的崛起

在当今时代,一场新的运动正在兴起,它活跃于先进数字技术与建筑环境的交汇处,涉及众多才华横溢的设计师、制造者和理论家,我们将其称为“建筑智能”。

建筑智能并非局限于过去,也不只是少数人的领域,它涵盖了所有与建筑环境相关的人员。而且,它不仅仅是数字化的体现,还有许多其他形式。它是一个全球性的运动,拥抱与建筑设计、制造和使用相关的各种智能形式,跨越实践与理论、物质与非物质、学术与专业以及建筑与城市规划等多个领域,融合了全球各地的领先声音。

多维度的建筑智能形态

材料智能

材料智能表明,材料属于物质世界,而计算是无形的。例如,沙丘是材料智能的体现,它通过风与沙粒的相互作用“计算”出自身的形态。肥皂泡也是如此,其完美的球形是材料基于内外压力、表面张力等因素“计算”的结果。像 Frei Otto 用肥皂膜实验来设计结构,Antoni Gaudi 通过悬挂重物生成悬链线曲线用于建筑设计。

材料智能还可以通过计算进行建模,如 Mike Xie 开发的 Ameba 和 Philippe Block 开发的 RhinoVault 等结构工程软件,目的是模拟建筑形式的结构行为,以获得智能的结构解决方案。此外,新的材料及其蕴含的智能,如 Lyla Wu 的 NEUNI Lab 研究的材料或用于机器人打印的材料,可能会改变建筑的生产方式和智能形式。

群体智能

群体智能是一种涉及多智能体系统的数字智能形式,可被视为早期的人工智能。鸟群的飞行就是群体智能的体现,其复杂的飞行模式源于个体之间的局部交互,从而产生复杂的全局行为。

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件与主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名与密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码与执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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